精選解讀｜AI 造就 50 多位新億萬富翁，真正被放大的，是「資本密度」

「賣鏟子的人」在 2025 年快速變有錢

但我們之所以必須認真談這個話題，原因不在於想追逐名單上的名字，而是因為這類「集中造富」通常不是偶然，它往往是資本、基礎建設與企業採購行為同時轉向的外顯結果。事情有趣之處在於：它把原本分散、還在試驗階段的 AI 產業，突然推進到一個更現實的驗收期，讓估值如何被定價、算力與電力如何成為瓶頸、企業為什麼開始用採購方式買進 AI，這些看似不同的線索在同一年交疊。換句話說，這篇文章要談的不是「誰變有錢」，而是這波造富潮背後到底是哪一套新規則正在成形，以及它會如何影響接下來兩三年的投資邏輯、產業競爭與個人職涯的安全感。

富比士（Forbes）在 2025 年 12 月 25 日的報導裡，宣稱 AI 在 2025 年「催生超過 50 位」新億萬富翁。如果只把它當成富豪榜的年末點算，這件事很快就會變成八卦；但一旦把它當成線索，你就會發現不對勁的地方在於：這些財富不是集中在單一公司或單一產品，而是沿著同一條 AI 供應鏈，在同一年被密集地「再定價」。

然而這種造富速度看起來像泡沫，卻又同時有企業支出、資本支出、以及基礎建設投資在後面推動。換句話說，這不是單純「市場情緒過熱」就能解釋的現象，而是一種更結構性的結果：資本在 2025 年把 AI 的「合理規模」先放大到極限，再要求現實世界在 2026 年跟上。

要把這件事說清楚，不能只談「有多少億萬富翁」，而要拆成三條互相牽制、但節奏不同的主線：第一條是募資與估值如何集中；第二條是企業端為什麼真的開始花錢；第三條是資料中心與算力供應鏈如何把「瓶頸」變成可收割的財富位置。

01｜先別急著談 50 位億萬富翁，先看「財富是在哪裡生成的」

同樣在談 AI 造富，彭博（Bloomberg）用另一個切法提醒市場：它計算 29 位 AI 公司的創辦人，合計被「鑄造」出約 710 億美元的財富。這裡的關鍵不是數字誰比較大，而是你會立刻看到兩種完全不同的財富來源：

第一種是「模型與平台公司」的股權再定價。彭博在報導裡明確提醒，多數財富仍在紙上，很多公司也可能「一夕歸零」。這句話的份量很重，因為它點出造富的核心機制不是現金流，而是「在某個估值點上，股權被標成了那個價格」。

第二種是「賣鏟子的人」：資料中心、連網、電力、以及把 GPU 塞進機櫃後能穩定運轉的整套供應鏈。彭博另一篇聚焦資料中心熱潮的報導，計算有 16 位高層因此跨進億萬富翁等級，並直接列出 CoreWeave、QTS、Nebius、Astera Labs、Groq、Fermi、Snowflake、Cipher Mining 等公司所代表的「資料中心市場位置」。

也就是說，你以為大家在賭「誰的模型更聰明」，但市場更誠實：只要算力與電力仍是瓶頸，財富就會優先流向能解除瓶頸的人。

02｜為什麼偏偏在 2025 年密集誕生？答案在「募資集中」而不是「突然變聰明」

如果你只用「AI 很夯」來解釋 2025 年的造富潮，會低估它的結構力度。Crunchbase 在 2025 年 12 月 16 日的整理，用幾張圖把趨勢講得很直白：2025 年 AI 幾乎吃下全球新創募資的「接近一半」，全年投入 AI 的總額約 2,023 億美元，較 2024 年約 1,140 億美元年增逾 75%。更關鍵的是，基礎模型公司（foundation model companies）在 2025 年募得約 800 億美元，占全球 AI 募資約 40%，比 2024 年（約 310 億美元）高出一大截。

當資金密度高到這個程度，估值不再只是「公司體質的反映」，它會變成「資本競爭的副產品」。因為後進資金要進場，往往只能用更高估值來合理化自己的投資決策，於是估值加速度變成集體現象。

洛杉磯時報（Los Angeles Times）在 2026 年 1 月 1 日引用 PitchBook 的觀察，把這種現象講得更尖銳：矽谷 AI 新創在 2025 年募到破紀錄的 1,500 億美元，前一次高點是 2021 年的 920 億美元；同時，超大型交易集中在少數巨頭，OpenAI 有史以來最大一筆私募 400 億美元、Anthropic 130 億美元、xAI 100 億美元，Meta 對 Scale AI 的交易接近 150 億美元；而「價值高度集中」本身就意味著長期系統性風險增加，因為私募估值膨脹與營收倍數可能走向不可持續。

這段話其實在說：2025 年的造富，不是因為某些人特別會抓風口，而是因為資本用「超大型交易」把估值階梯整個往上抬，於是股權身價在同一年被集體重標。

03｜別急著把它叫泡沫，因為企業端真的開始付錢了

談到這裡針對這個事件最省力的結論是「泡沫」。但如果你只停在這裡，就會漏掉一個更麻煩的現象：需求端確實在變大，而且變大的方式很具體。

曼羅創投（Menlo Ventures）在《2025：企業端生成式 AI 現況》裡估算，2025 年企業 AI（其報告中的 enterprise AI revenue）達到 370 億美元，年增超過 3 倍；其中約 190 億美元來自使用者端產品（user-facing products），約 180 億美元來自 AI 基礎設施。更值得注意的是採購行為的改變：報告指出 2025 年約 76% 的使用情境屬於「採購」而非「自行打造」。

這裡有一個容易被忽略的轉折：企業開始買 AI，不代表它們已經把 AI 變成獲利引擎，但代表 AI 正在從「研發與示範」滑向「採購與預算」。而一旦它進入採購，市場就會自然長出兩種角色：一種是能直接賣給企業、快速落地的應用與平台；另一種是提供運算、模型、部署、資安、資料治理等底層能力的供應者。

也就是說，2025 年的造富潮同時具備兩種看似矛盾的元素：估值被放大，且企業端支出也在上升。它不像純泡沫，也不像成熟產業，更像「資本先把舞台搭好，企業再邊走邊把流程補齊」。

04｜真正的分水嶺在 2026：造富機器要續命，就得吞下更大的資本支出

如果 2025 年像是估值的暴衝，2026 年更像是現金的考驗。高盛（Goldman Sachs）在 2025 年 12 月 18 日的研究文章指出，華爾街對 AI 超大規模雲端業者（hyperscalers）2026 年資本支出的共識預估已上修到 5,270 億美元，且分析師過去兩年都低估了 capex，後續仍可能再被上修。

它同時用歷史投資週期對照指出：若要接近 1990 年代電信投資高峰的 GDP 占比，2026 年 capex 可能需要到 7,000 億美元量級。

你可以把這段話理解成一句很冷的翻譯：榜單上的身價看似結果，其實更像「市場先把未來三年的基礎建設成本，提前折進今天的估值」。如果這些 capex 最終無法轉成足夠的營收與現金流，那麼 2025 年被鑄造出來的財富，就會以同樣的速度被「折現回來」。

高盛也描述了一個正在發生的市場轉向：投資人開始更挑剔，對「花很多錢但營運獲利被壓力拖累、而且 capex 靠負債支撐」的公司轉趨保守，反而更獎勵能清楚連結 capex 與營收的雲端平台型業者。這其實是在告訴你：2026 年不只是「繼續砸錢」，而是「市場開始追問砸錢的回收路徑」。

05｜資料中心億萬富翁為什麼特別重要？因為它揭示了 AI 的真瓶頸

很多人把「資料中心造富」當成淘金熱的老哏，但彭博那篇報導之所以有價值，是因為它把瓶頸具象化了：從軟體到建物，AI 需要的不是一個抽象的「算力」，而是一整套能交付的供應鏈，並且連「交易細節模糊也能帶動股價暴衝」的現象都寫進去了。

例如它描述 CoreWeave 從加密貨幣挖礦轉向 AI 資料中心，於 2025 年 3 月在那斯達克上市時估值約 230 億美元，並提到其在美歐營運超過 33 座資料中心、出租超過 25 萬張 GPU。

這些細節之所以重要，是因為它們讓「瓶頸」不再是口號，而是一個可以被投資、被擴建、也會被地方政府與電網現實限制的實體系統。

也因此「賣鏟子的人」在 2025 年快速變有錢，並不神祕。當模型公司估值被資本推高、企業端開始採購、雲端與資料中心開始加碼 capex，整條鏈路中最稀缺的位置，自然就會被市場用更高倍數定價。

06｜那富比士提到的 DeepSeek 為什麼被放進「造富敘事」？它其實在敲醒另一種風險

富比士提到 2025 年 1 月中國 AI 新創 DeepSeek 的開源模型，以「遠低於美國大型 AI 公司所需的算力」訓練，並對金融市場造成震盪。這個片段之所以值得放進來，不是因為它要證明誰更強，而是因為它代表「成本曲線可能被改寫」。

DeepSeek 的創辦人梁文峰（Liang Wenfeng）與其公司背景，在多個可靠來源中可被核實。而外界對 DeepSeek 的關注，恰恰集中在「用更少、更舊的晶片與更有效率的方法達到相近能力」所可能造成的連鎖效應：如果成本真的下降，短期看起來是利多，但它也可能引發更快的採用與更高的總用量，最終把電力與資料中心壓力推到更大。這會讓 2026 年的問題變得更棘手：你以為成本下降能讓投資回收變輕鬆，但也可能讓整個產業更敢加碼，進一步把 capex 競賽推向更高的量級。

07｜把這件事變成讀者可用的判讀框架：三條線不要混在一起

把「AI 造富」拆回決策層可以使用的框架，我建議你抓三個觀察指標，分別對應三條不同節奏的現實：

• 第一條線：募資集中度。當 AI 吃下接近一半的全球新創募資、且大型交易占比快速提高，你看到的是「估值再定價」的力量，而不是商業模式已成熟。

• 第二條線：企業端採購與營收結構。當企業端收入確實上升、且採購型導入占多數，你看到的是 AI 正進入預算與採購流程，但不等於每一家供應商都能留在名單裡。

• 第三條線：capex 回收敘事。當 2026 年 capex 共識預估上修到 5,270 億美元、甚至被拿來跟 7,000 億美元的歷史高峰對照，你看到的是「基礎建設先行」的硬現實，後面勢必會跟著「市場開始追問現金流」。

這三條線的核心差別在於：第一條決定「紙上財富長得多快」，第二條決定「收入能不能追上估值」，第三條決定「市場願意等多久」。把它們混在一起，你就會只剩一句「泡沫」可以講；拆開之後，你才會知道自己是在擔心哪一種風險。

08｜解讀與洞察

把「2025 年 AI 催生超過 50 位新億萬富翁」當成一個訊號，它真正暴露的不是誰最會抓風口，而是資本市場正在用極端的資本密度，重新定義 AI 的「合理速度」與「合理規模」。你可以把 2025 年理解成估值的集體上膛：募資集中讓股權身價被快速重標，資料中心與供應鏈把瓶頸變成可收割的財富位置，企業端則開始用採購把 AI 拉進預算表。

但事情有趣之處在於，這波造富潮接下來會不會被保留下來，不取決於名單上多了幾個名字，而取決於未來 6～18 個月幾個更現實的驗收點。第一，募資與超大型交易是否仍持續高度集中，或開始回到更分散、以營收效率為導向的配置。第二，企業端支出是否從工具型採購進一步走向流程層整合，並出現更穩定的續約與預算化。第三，雲端與資料中心的資本支出上修，能否拉出清楚的營收與獲利連結，讓市場願意繼續用高估值換時間。

對讀者而言，最有用的不是記住那些億萬富翁名字，而是同時掌握「位置」與「問題」兩套判讀方式。位置上，最容易被資本放大的仍是三類人：解除算力、電力、資料中心瓶頸的人；能被企業用採購方式快速導入、並願意續約的人；以及能把 capex 轉成可被驗證的營收與現金流的人。問題上，你可以用三個檢查題快速判讀下一則同類新聞：資金是更集中還是更分散？企業是在試用還是在預算化採購？瓶頸與資本支出能不能被轉成可被驗收的現金流敘事。這三個答案的組合，往往比任何富豪榜，更能說明規則正在往哪個方向走。

參考資料：

• AI Minted More Than 50 New Billionaires In 2025

• 6 Charts That Show The Big AI Funding Trends Of 2025

• Why AI Companies May Invest More than $500 Billion in 2026

• 2025: The State of Generative AI in the Enterprise

• The New Billionaires of the AI Boom

• The New Billionaires Behind the AI Data Center Boom

• The biggest startups raised a record amount in 2025, dominated by AI

文/ InfoAI 編輯部

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